当前位置：首页 > news >正文

动态域名做网站商标注册网官方网

news 2025/9/17 18:47:53

动态域名做网站,商标注册网官方网,wordpress优势,手机模板的网站DeepSeek技术应用与代码实现一、DeepSeek简介 DeepSeek是一款强大的人工智能写作助手，能够根据用户输入的提示（Prompt）快速生成高质量的文章。它不仅支持批量生成文章，还能通过智能分段、Markdown转HTML等功能优化内容。此外&…

DeepSeek技术应用与代码实现
一、DeepSeek简介
DeepSeek是一款强大的人工智能写作助手，能够根据用户输入的提示（Prompt）快速生成高质量的文章。它不仅支持批量生成文章，还能通过智能分段、Markdown转HTML等功能优化内容。此外，DeepSeek还具备违禁词替换功能，确保生成的文章符合相关规定。
二、使用DeepSeek API生成Markdown文件
以下是一个使用Python脚本调用DeepSeek V3 API生成Markdown文件的示例。

环境准备
确保安装以下Python库：
bash复制
pip install requests markdown
代码实现
Python复制
import os
import requests
import tkinter as tk
from tkinter import messagebox, filedialog

DeepSeek API的URL和API密钥

DEEPSEEK_API_URL = “https://api.deepseek.com/beta/completions”
API_KEY = “deepseek-api-key” # 替换为你的DeepSeek API密钥

def fetch_data_from_deepseek(prompt):
“”“调用DeepSeek API获取生成的内容”“”
headers = {
“Authorization”: f"Bearer {API_KEY}“,
“Content-Type”: “application/json”
}
payload = {
“model”: “deepseek-chat”, # 使用DeepSeek V3模型
“prompt”: prompt,
“max_tokens”: 8192 # 生成内容的长度限制
}
response = requests.post(DEEPSEEK_API_URL, headers=headers, json=payload)
if response.status_code == 200:
return response.json()[“choices”][0][“text”].strip()
else:
messagebox.showerror(“错误”, f"API调用失败: {response.status_code}”)
return None

def generate_markdown(content, filename):
“”“生成MarkDown文件”“”
with open(filename, ‘w’, encoding=‘utf-8’) as file:
file.write(content)

def process_prompts():
“”“处理输入的Prompt并生成MarkDown文件”“”
constant_part = constant_text.get(“1.0”, tk.END).strip()
variables = variable_text.get(“1.0”, tk.END).strip().splitlines()

if not constant_part or not variables:messagebox.showwarning("输入错误", "请填写常量部分和变量部分。")returnoutput_dir = filedialog.askdirectory(title="选择输出目录")
if not output_dir:returnfor var in variables:if not var.strip():continuefull_prompt = f"{constant_part.format(var=var)}"generated_content = fetch_data_from_deepseek(full_prompt)if generated_content:filename = os.path.join(output_dir, f"{var}.md")generate_markdown(generated_content, filename)messagebox.showinfo("成功", "所有MarkDown文件已生成完毕！")

创建主窗口

root = tk.Tk()
root.title(“DeepSeek V3 文章生成器”)

常量部分输入

tk.Label(root, text=“常量部分（固定内容，用{var}表示变量）：”).grid(row=0, column=0, padx=10, pady=10)
constant_text = tk.Text(root, height=5, width=50)
constant_text.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=10)

变量部分输入

tk.Label(root, text=“变量部分（每行一个变量）：”).grid(row=1, column=0, padx=10, pady=10)
variable_text = tk.Text(root, height=5, width=50)
variable_text.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=10)

处理按钮

process_button = tk.Button(root, text=“生成文章”, command=process_prompts)
process_button.grid(row=2, column=0, columnspan=2, pady=10)

运行主循环

root.mainloop()
3. 使用说明
运行程序后，在常量部分输入固定内容，用{var}表示变量。
在变量部分输入每行一个变量。
点击“生成文章”按钮，选择输出目录。
程序将根据每个变量生成对应的Markdown文件。
三、DeepSeek的多轮对话功能
以下是一个使用DeepSeek进行多轮对话的代码示例：
Python复制
from openai import OpenAI
import os

def get_response(messages):
client = OpenAI(
api_key=os.getenv(‘DEEPSEEK_API_KEY’),
base_url=“https://api.deepseek.com”,
)
completion = client.chat.completions.create(
model=“deepseek-chat”,
messages=messages
)
return completion

messages = [{‘role’: ‘system’, ‘content’: ‘You are a helpful assistant.’}]
for i in range(3):
user_input = input(“请输入：”)
messages.append({‘role’: ‘user’, ‘content’: user_input})
assistant_output = get_response(messages).choices[0].message.content
messages.append({‘role’: ‘assistant’, ‘content’: assistant_output})
print(f’用户输入：{user_input}‘)
print(f’模型输出：{assistant_output}’)
print(‘\n’)
四、DeepSeek的其他应用

文章生成
DeepSeek可以根据用户设置的参数（如文章长度、风格等）生成SEO友好的文章。例如：
Python复制
from deepseek_llm import DeepSeekModel

初始化模型实例

model = DeepSeekModel()

设置生成参数

prompt = “请描述未来十年内人工智能的发展趋势。”
max_length = 100

生成文本

generated_text = model.generate(prompt, max_length=max_length)
print(generated_text)
2. 代码生成
DeepSeek还可以生成代码。例如，生成一个简单的计算器代码：
Python复制
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

加载模型和分词器

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(“deepseek-ai/DeepSeek-V3”)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(“deepseek-ai/DeepSeek-V3”)

输入文本

input_text = “生成一段Python代码，实现一个简单的计算器。”

生成代码

inputs = tokenizer(input_text, return_tensors=“pt”)
outputs = model.generate(**inputs)

输出结果

print(tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True))
五、总结
DeepSeek通过其强大的API和灵活的配置，为用户提供了一个高效的内容生成工具。无论是批量生成文章、进行多轮对话，还是生成代码，DeepSeek都能满足不同场景下的需求。通过合理配置和优化，用户可以充分发挥DeepSeek的强大功能，提升工作效率。